DriftingPlanner：用漂移生成模型实现端到端自动驾驶单步轨迹规划

DriftingPlanner 提出一种仅用 drifting 损失训练的端到端轨迹规划器，不含坐标回归项，在 NAVSIM navtest 上达到 93.75 PDMS。作者指出，坐标回归虽快但会把多种可行操作混合成一条可能都不符合的轨迹，扩散与流匹配能建模轨迹分布却需要多步推理；drifting 模型把迭代移入训练，用一步生成器学习生成样本与真值样本之间的吸引-排斥场。由于规划中每个场景自成一个条件，按场景计算场时只有一个正样本即专家轨迹，相互排斥会把生成轨迹约束在其周围的壳上，导致单条轨迹偏离真值。